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Meta发布Muse Ember，Meta 目前最小、性价比最高的模型，专为 agent日常反复做的 token 重活设计
输入 $0.10 / M tokens 输出 $0.50 / M tokens
现在已经可以在 Meta Model API 和 Muse Code 中使用
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Releasing Muse Ember today -- our smallest model that delivers higher intelligence per dollar than others in its class. Built for token-heavy work that agents repeat all day: tool calls, coding subtasks, routing, extraction, and long document parsing. Available today on the Meta Model API and in Muse Code.
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LongCat 2.5现在在OpenCode免费两周，冲啊
LongCat 2.5 is now free on OpenCode for two weeks
- 1M Context
- Multi-modal
- Zero Data Retention
今天有个比这更让我觉得吃惊的事情，那就是BLG打败了T1……
黄仁勋昨天发给英伟达全员的那封内部信，很多媒体只截了前面承认出轨的半截（I was unfaithful to my wife），如果去看完整版邮件原件，耐人寻味的其实是倒数第二段：
前面刚向妻子和孩子认完错，紧接着就在同一封信里写下：我全力支持董事会的国家安全独立调查，我爱我们的国家和公司，我为自己身为美国人感到自豪与感激（I am proud and grateful to be an American）。
把出轨道歉信和爱国效忠声明写在同一页纸上，是因为美国情报部门起初根本不是在抓他的男女作风问题，而是在查一批连包装盒都没拆的显卡。
【从页游壳公司到 48 亿美元算力大单】
这次事件的女主角黄乐（Alice Huang，49 岁），早年简历横跨湖南卫视与央视记者、汇丰私人银行总裁助理、中信证券副总裁，不过这几段经历后来去查证都没找到官方记录。唯一在基金业协会有明确备案的，是她担任过上海和熙投资的执行董事——而和熙投资当年参投过国内页游公司第七大道（7Road）。
第七大道 2015 年在新加坡注册过一家海外分支叫 7Road International。2023 年 3 月，这家公司突然改名叫 Megaspeed 转型做云算力，黄乐出任董事总经理，公司股权当月直接转到了她个人名下的 Huang Le Limited。
短短两年里，这家半路出家的公司成了英伟达在东南亚的头部云合作伙伴，通过马来西亚关联公司狂买 48 亿美元的英伟达高端 AI 硬件，算力大头租给了国内大厂。美国商务部后来去马来西亚机房实地突击检查时发现不对劲：本该插在机柜里跑满负载的大批顶级显卡，现场居然原封未拆、根本没上架安装。😆
【监听撞上本国公民：Unmasking 解密出老黄】
美方怀疑这批卡正在被暗中转运，随即联手情报机构对黄乐展开了长达一年多的电子监听，并评估她已被国安部门招募，核心任务就是贴近黄仁勋、摸底并影响英伟达在华盛顿的芯片出口游说。
监听黄乐的通讯时，美方截获了她与一名代号为 U.S. Person（美国公民）的密集私聊。按美国反情报规程，监听外国人时如果撞上本国公民，报告里必须默认打码隐去真名。直到国安高层走完法定的 Unmasking（身份解密）程序把马赛克揭开，才发现电话那头的人居然是黄仁勋本人。🤡
回头去翻公开记录，两人的关系其实早就半公开化了：
• 2024 年 6 月台北电脑展期间，在茹曦酒店顶楼的 Opera Sky Bar，黄乐当着技嘉创办人叶培城、NetThunder CEO 等一桌科技高管的面夸口说能把黄仁勋叫过来。打完电话没多久，穿黑皮衣的老黄真的到场陪喝威士忌。
• 2025 年 5 月老黄访台去爱店三六食府吃饭，台媒跟拍镜头直接拍到穿粉色无袖洋装的黄乐在玻璃窗内搂腰、凑近亲吻老黄脸颊，散场时黄乐更是熟门熟路先坐进老黄的黑色专车后座，两人同车离开。
• 黄乐甚至多次在自己的微信朋友圈晒出和老黄在加州高尔夫球场果岭、江景中餐厅碰杯喝红酒的合照。圈内人当时刷到还以为是 AI 合成图，直到这次事发她紧急关掉朋友圈，大家才发现全是真的。
【十天之内的三波逼宫】
从 10 月底到昨天摊牌，英伟达原本的公关防线是被一步步砸穿的：
• 10 月 29 日《纽约时报》首爆：捅出监听解密和台北酒吧局。当时英伟达公关还在硬顶，发声明说老黄一年要见几千个客户高管，纯属正常商务往来，每一颗芯片的流向都算得清清楚楚。
• 11 月 5 日美国国会下通牒：众议院外交、情报、涉华三个委员会的主席联名发函，限老黄在 11 月 11 日前回复，点名要他在 11 月 18 日去国会 Rayburn 办公大楼参加闭门听证。
• 11 月 6–7 日《纽约时报》与《金融时报》双杀：直接扒出美国国务卿鲁比奥今年春季亲自督办的白宫机密备忘录，里面白纸黑字写明两人存在 Romantic relationship（恋爱关系）。
在华盛顿的规则里，CEO 搞婚外情只是私德问题，但如果向国会和董事会隐瞒与外国情报调查对象的私密关系，就会直接踩中作伪证与国家安全审查的红线。所以 11 月 8 日老黄发全员信把出轨全盘认下、同时在信尾高调表态效忠美国并配合董事会独立调查，本质上就是用自曝家丑的方式，把一场随时可能失控的国安间谍案硬生生切回家庭伦理剧。
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英伟达受黄仁勋事件影响，盘前跌超 5.75%，市值减少约 2250 亿美元。
草啊这还怎么all in nvdia？？
日本国民级 RPG《勇者斗恶龙》突然官宣全新手游，回归传统指令制 RPG
官方目前只放出了一张带有喷火恶龙、浮空岛与巨树元素的游戏 Logo。具体的实机画面与玩法细节，将于北京时间 11 月 10 日晚7点在 YouTube 首播一段约 2 分钟的宣传片正式揭晓。
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黄仁勋昨天发给英伟达全员的那封内部信，很多媒体只截了前面承认出轨的半截（I was unfaithful to my wife），如果去看完整版邮件原件，耐人寻味的其实是倒数第二段：
前面刚向妻子和孩子认完错，紧接着就在同一封信里写下：我全力支持董事会的国家安全独立调查，我爱我们的国家和公司，我为自己身为美国人感到自豪与感激（I am proud and grateful to be an American）。
把出轨道歉信和爱国效忠声明写在同一页纸上，是因为美国情报部门起初根本不是在抓他的男女作风问题，而是在查一批连包装盒都没拆的显卡。
【从页游壳公司到 48 亿美元算力大单】
这次事件的女主角黄乐（Alice Huang，49 岁），早年简历横跨湖南卫视与央视记者、汇丰私人银行总裁助理、中信证券副总裁，不过这几段经历后来去查证都没找到官方记录。唯一在基金业协会有明确备案的，是她担任过上海和熙投资的执行董事——而和熙投资当年参投过国内页游公司第七大道（7Road）。
第七大道 2015 年在新加坡注册过一家海外分支叫 7Road International。2023 年 3 月，这家公司突然改名叫 Megaspeed 转型做云算力，黄乐出任董事总经理，公司股权当月直接转到了她个人名下的 Huang Le Limited。
短短两年里，这家半路出家的公司成了英伟达在东南亚的头部云合作伙伴，通过马来西亚关联公司狂买 48 亿美元的英伟达高端 AI 硬件，算力大头租给了国内大厂。美国商务部后来去马来西亚机房实地突击检查时发现不对劲：本该插在机柜里跑满负载的大批顶级显卡，现场居然原封未拆、根本没上架安装。😆
【监听撞上本国公民：Unmasking 解密出老黄】
美方怀疑这批卡正在被暗中转运，随即联手情报机构对黄乐展开了长达一年多的电子监听，并评估她已被国安部门招募，核心任务就是贴近黄仁勋、摸底并影响英伟达在华盛顿的芯片出口游说。
监听黄乐的通讯时，美方截获了她与一名代号为 U.S. Person（美国公民）的密集私聊。按美国反情报规程，监听外国人时如果撞上本国公民，报告里必须默认打码隐去真名。直到国安高层走完法定的 Unmasking（身份解密）程序把马赛克揭开，才发现电话那头的人居然是黄仁勋本人。🤡
回头去翻公开记录，两人的关系其实早就半公开化了：
• 2024 年 6 月台北电脑展期间，在茹曦酒店顶楼的 Opera Sky Bar，黄乐当着技嘉创办人叶培城、NetThunder CEO 等一桌科技高管的面夸口说能把黄仁勋叫过来。打完电话没多久，穿黑皮衣的老黄真的到场陪喝威士忌。
• 2025 年 5 月老黄访台去爱店三六食府吃饭，台媒跟拍镜头直接拍到穿粉色无袖洋装的黄乐在玻璃窗内搂腰、凑近亲吻老黄脸颊，散场时黄乐更是熟门熟路先坐进老黄的黑色专车后座，两人同车离开。
• 黄乐甚至多次在自己的微信朋友圈晒出和老黄在加州高尔夫球场果岭、江景中餐厅碰杯喝红酒的合照。圈内人当时刷到还以为是 AI 合成图，直到这次事发她紧急关掉朋友圈，大家才发现全是真的。
【十天之内的三波逼宫】
从 10 月底到昨天摊牌，英伟达原本的公关防线是被一步步砸穿的：
• 10 月 29 日《纽约时报》首爆：捅出监听解密和台北酒吧局。当时英伟达公关还在硬顶，发声明说老黄一年要见几千个客户高管，纯属正常商务往来，每一颗芯片的流向都算得清清楚楚。
• 11 月 5 日美国国会下通牒：众议院外交、情报、涉华三个委员会的主席联名发函，限老黄在 11 月 11 日前回复，点名要他在 11 月 18 日去国会 Rayburn 办公大楼参加闭门听证。
• 11 月 6–7 日《纽约时报》与《金融时报》双杀：直接扒出美国国务卿鲁比奥今年春季亲自督办的白宫机密备忘录，里面白纸黑字写明两人存在 Romantic relationship（恋爱关系）。
在华盛顿的规则里，CEO 搞婚外情只是私德问题，但如果向国会和董事会隐瞒与外国情报调查对象的私密关系，就会直接踩中作伪证与国家安全审查的红线。所以 11 月 8 日老黄发全员信把出轨全盘认下、同时在信尾高调表态效忠美国并配合董事会独立调查，本质上就是用自曝家丑的方式，把一场随时可能失控的国安间谍案硬生生切回家庭伦理剧。
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以前程序员吐槽 Rust：“学最难的语法，跟编译器吵最凶的架。”
结果到了 2026 年，风向彻底反过来了。《Rust 编程之道》作者张汉东最近抛出了一个极狠的观点：当软件开发进入 AI 自动写代码的“黑灯工厂”时代，以前把人类折磨疯的 Rust，反而成了最适合 AI 闭环的终极语言。
为什么会这样？逻辑其实特别通透 👇 (1/4)
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一位写了近 30 年代码的顶级工程师，把自己踩过的坑总结成了 16 页 PPT。
作者是 Bryan Cantrill，DTrace 主要创造者之一，曾在 Sun Microsystems 开发操作系统内核，后来创办 Oxide Computer。
演讲叫《Things I Learned the Hard Way》，翻译过来就是：那些我吃过亏才学会的事。
里面有几条经验，放到今天的 AI Agent 时代依然非常扎心。
1. 测试必须从第一天开始。 等系统变复杂了再补测试，成本可能高到让你怀疑人生。
2. 最重要的代码，可能根本不是产品代码。 调试器、日志、性能分析、自动化测试，这些看不见的基础设施，决定了一个系统到底能走多远。
3. 不要忽略任何奇怪的现象。 一次莫名其妙的延迟、一条异常日志、一个偶发 Bug，可能是重大故障最早的预警。
4. 无法复现的 Bug，更需要可观测性。 如果现在找不到原因，就让系统在下次出问题时留下足够的证据。
5. 技术选型不是投票。 大家都在用的技术，不一定适合你的系统。每一项技术选择背后都有代价。
6. 工程师最重要的能力之一，是提出正确的问题。 不断猜测原因不叫调试，设计实验、收集证据、排除假设才是。
看完最大的感触是：
我们现在用 AI Agent，几十分钟就能生成过去需要几天才能写完的代码。但生成代码的速度越快，测试、调试、可观测性的重要性反而越高。
过去，一个工程师可能花一周制造一个难以排查的 Bug。
现在，一群 Agent 可能几个小时就能制造几十个，而且没人真正理解它们为什么出现。
AI 正在大幅降低写代码的成本，却没有自动降低理解代码、验证代码和维护系统的成本。
这份 2023 年的演讲，可能比很多 2026 年的 AI 编程教程更值得看。
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“只需要 1.5 台 NVIDIA GB300 机架，就能扛住全球最大模型路由平台 OpenRouter 上所有的 DeepSeek 流量。”
一边是老黄明年准备出货 9 万台 NVL72 机架，一边是最火的开源模型全球路由流量只需要不到 2 台？
扒完底层数据后我发现：AI 算力市场最大的泡沫，不是显卡过剩，而是我们对 Token 的理解全错了。
1️⃣ 算笔硬核账：Token 消耗量正在和计算量脱钩OpenRouter 上 DeepSeek 两大主力模型日吞吐约 9.74 万亿 Token/天，而单台 GB300 NVL72（72张卡+20TB显存）声称日吞吐高达 6.82 万亿 Token/天。哪怕算上波峰和冗余，撑死也就几台机架。
为什么这么省卡？秘密藏在 OpenRouter 刚披露的机密数据里：在 Coding Agent 流量中，高达 90% 甚至 96%（DeepSeek）的输入都是“缓存命中（Cache Hit）”！
当你在用代码 Agent 时，它每一步都在重复发送几万字的旧代码和工具定义：
• 96% 是从显存直接读取的历史缓存（极便宜）
• 3% 是新增输入
• 只有 1% 是真正昂贵的、需要 GPU 玩命算的新输出（Decode）！
拿“总 Token 数”去推算显卡需求，就像拿“网页刷新次数”去推算要建多少座发电厂一样荒谬。
2️⃣ 谁会第一个死？纯堆卡的 API 二道贩子
这件事最先锤爆的不是英伟达，而是只会买卡出租的推理服务商。 同样卖开源模型 API，做好 KV Cache 管理、Prefill/Decode 分离的厂商，能用 1/5 的卡跑出同样的吞吐。加上现在路由平台开始按“缓存后真实成本+延迟”自动分发流量，没有软件优化能力的算力二道贩子，毛利会被直接打穿。
3️⃣ 那老黄明年的 9 万台机架卖给谁？
别急着做空。OpenRouter 只是水面上的冰山一角，真正吞噬算力的是水下巨兽：前沿模型集中训练、ChatGPT/Claude 级别的全球闭源推理、金融政企“哪怕利用率 10% 也要独占”的私有化部署，以及视频生成与物理 AI。
4️⃣ 2027 终极赌局：杰文斯悖论（Jevons Paradox）
当推理成本暴跌 90%，人类不会省钱，而是会挥霍。
以前你心疼钱，每天只让 Agent 跑 20 次任务；如果明天价格跌到十分之一，你会不会在后台同时挂 50 个 Agent，24 小时不间断帮你重构代码、跑测试、找 Bug？ 硬件效率翻 10 倍，但如果全天候 Agent 让任务量暴涨 100 倍，算力依然不够用。
过去两年，AI 圈的信仰是“屯最多的卡，收最贵的过路费”；从今天起，新规则变成了“谁能把 KV Cache 榨干到极致，谁能创造出真正消耗新 Token 的复杂场景，谁才能活到最后”。
你觉得 2027 年我们会迎来 “算力大过剩”，还是 “人均后台跑 100 个 Agent 的算力大饥荒”？👇
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Shopify 刚刚公开了他们内部最炸裂的 AI 基建：Remote Dev。
现在在 Shopify，61% 最终合并的移动端（iOS/Android）PR，都是由 Slack 里的 AI Agent 独立完成的。
以前移动端跑三四个 Agent，顶配 MacBook 就直接卡死，合上盖子任务就断。现在他们把整套环境搬上云端，人类只需要在 Slack 里派单（甚至让它通宵值班抓 Crash），第二天早上起来直接合并代码。
最离谱的不是它能写代码，而是它“交作业”的方式 👇🧵
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如果你也在项目的 CLAUDE.md 里写过一句“See AGENTS.md”，然后纳闷为什么 Claude Code 好像从来不看你的规矩——你不是一个人。
刚在 r/ClaudeAI 看到老哥把 GitHub 上 Star 最高的前 10,000 个带 AI 规则文件的仓库扫了一遍，结果发现无数人都在配置上踩了同一个坑。
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家人们，苹果的刀法已经进化到“反人类”的境界了！
如果你买了 256G 或 512G 的 M4 iPad Pro，我现在告诉你一个可能会让你血压飙升的真相：
你手里的平板，主板上其实焊着足足 12GB 的内存！但苹果硬生生给你锁死了 4GB，只让你用 8GB！
这可不是阴谋论，这是外媒 Tom's Hardware 和拆机大神实锤的硬件铁证！
有人扒出了 M4 iPad Pro 主板上的镁光内存颗粒编号，发现 8GB 版本的机器里，居然塞了两颗 6GB 的内存芯片！2乘6等于12，小学数学题对吧？但你在系统里永远只能看到 8GB！
很多人就不理解了：内存芯片是苹果自己花真金白银买的，既然都焊上去了，做个顺水人情给用户 12GB 不香吗？
Too young！这就是库克最恐怖的算计：
第一，市面上没有符合 M4 满血带宽的单颗 4GB 内存，去定制比直接买两颗 6GB 还要贵；
第二，也是最扎心的——如果入门版给你开放了 12GB，谁还愿意多花四五千块钱去买 1TB 的 16GB 顶配版？
宁可自己掏钱买 12G 的硬件，再亲手废掉三分之一，也绝不能让普通用户占到一点便宜！这已经不是“精准刀法”了，这是“宁可毁掉也不给你”的物理防越级！
以前我们吐槽苹果“把 8G 内存当黄金卖”，现在才知道，原来黄金早就在你机身里了，只是苹果上了把锁，钥匙扔进了太平洋。
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Anthropic 刚刚在 2026 年 8 月的《风险报告》里承认了一件让外界眼红的事：
他们内部正在全天候运行一个从未公开的神秘模型，代号 “Model 2”。
它的综合实力超越了市面上所有公开版本的 Claude（包括最新的 Claude Mythos 5），但官方明确表示：目前完全没有对外发布的计划。🧵👇
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这可能是最近看到最硬核的 AI 落地案例了：
一位开发者靠 Claude 逆向破解了 LG 电视的闭源底层系统，然后用 Rust 从零手搓了一个原生的 Plex 播放器。
结果？同一台 2019 年的老电视，开机进入界面从 30 秒卡顿直接变成 3 秒秒开，甚至丝滑跑满 60 FPS！👇
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程序员可能还没意识到，AI 写代码的护城河刚刚崩塌了。
以前大家都说：“AI 也就写写 CRUD，遇到系统底层、微内核、SIMD 向量化这种榨干 CPU 的活儿，还是得顶级 C++ 工程师手工调汇编。”
结果 Google 在《Gemini 4 Argon》报告里甩出一张底牌，直接把系统圈看沉默了：
直接啃硬骨头：80 万行 Fuchsia 的 Zircon 微内核，Google 用 Agent 跑 C++ 到 Rust 的全量迁移。
最骚的不是翻译，是编译器协同：在开源视频解码库 libgav1 的案例里，AI 重写了 3.2 万行 SIMD 底层。它没用一堆不可维护的 unsafe 汇编硬塞，而是写出了标准 Rust，然后反向分析 LLVM 编译器的反馈，不断微调代码来引导编译器做自动向量化。
结果：比特级一致（Bit-identical），性能比初代 Rust 版直接飙了 2.7 倍，无限咬死手写 C++。
以前觉得底层系统是人类码农最后的保留地，现在看，AI 不仅理解代码，连编译器后端的脾气都摸透了。
生产环境最后一道坎，只剩下“人类安全专家双重签字审计”。但如果它每一次交卷都是满分，人类究竟是在把关，还是在沦为盖章机器？
你觉得 3 年后，系统级性能调优还需要人工一行行看汇编吗？👇
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